【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标识别，尤其涉及一种基于相似度加权的辐射源个体开集识别方法。
技术介绍
1、在复杂电磁环境的射频信号识别任务中，大多数辐射源个体识别方法都只针对闭集设计的，其中主要假设是所有类别都是先验已知的；然后，在实际应用中，同类型的无线信号发射机个体较多，可能达到成百上千。在信号个体识别模型训练时，很难做到对所有信号发射个体的信号样本进行采集和训练。因此，不仅要准确分类库属目标的类别，还要有效处理未知目标或非库属目标的拒判问题，这样才能更加符合实际的应用需求。
2、传统的openmax开集识别方法特征提取网络未能提取更多有用的射频信号细微特征，同时在推理分类方面，传统方法是基于侦收信号和训练集对应类之间的相似性来修改激活向量的每一个元素，而未考虑利用训练类间的相似性与侦收信号和训练类间的相似性成之间的关系，因此传统的openmax开集识别方法用于辐射源个体开集识别效果欠佳。
技术实现思路
1、针对上述问题，结合残差网络，通道注意力机制，矢量激活函数加权等方法，提出一种基于...
【技术保护点】
1.一种基于相似度加权的辐射源个体开集识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述辐射源复数个体识别网络包括依次连接的卷积模块、多个基于注意力机制的残差模块、全局平均池化、维度转换模块、全连接层和归一化指数函数层；归一化指数函数层的输入为原始激活向量，输出为信号所属类别。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于注意力机制的残差模块中的通道注意力模块将输入的特征图c×h×1通过全局平均池化，得到一个特征图；再将该特征图送入一个两层的...
【技术特征摘要】
1.一种基于相似度加权的辐射源个体开集识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述辐射源复数个体识别网络包括依次连接的卷积模块、多个基于注意力机制的残差模块、全局平均池化、维度转换模块、全连接层和归一化指数函数层；归一化指数函数层的输入为原始激活向量，输出为信号所属类别。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于注意力机制的残差模块中的通道注意力模块将输入的特征图c×h×1通过全局平均池化，得到一个特征图；再将该特征图送入一个两层的多层感知机神经网络，第一多层感知机神经网络层的通道个数为激活函数为...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵火军，吴嫣语，李捷，高晓利，王维，刘斌，唐培人，
申请(专利权)人：四川九洲电器集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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